文档介绍：Intelligent Transportation Systems Page ?2 系统简介 1智能交通中人工智能研究方法 35 2Agent 在智能交通系统中应用 4 Page ?3 智能交通简介智能交通系统( Intelligent Transportation System, ITS) 是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、电子控制技术及计算机处理技术等有效的集成运用于整个地面交通管理系统而建立的一种在大范围内、全方位发挥作用的, 实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。智能交通系统的运作方式: 将采集到的各种道路交通及各种服务信息, 经过交通管理控制中心集中处理后传送到公路运输系统的各个用户( 包括驾驶者、居民、警察局、停车场、运输公司、医院、救险排障等部门) , 出行者可以进行实时的交通方式和交通路线的选择; 交通管理部门可以自动进行交通疏导、控制和事故处理; 运输部门可以随时掌握所属车辆的动态情况, 进行合理调度。 ITS 系统主要由卫星地面站、卫星通信系统、汽车自动驾驶系统、公路电子信息系统组成。 ITS 研究的前沿和热门方向为车辆定位与交通导航系统、信息系统、信号协调控制系统、及自动化公路系统等。 Page ?4 Page ?5 交通管理交通信息服务电子自动收费交通监管交通控制出入控制无线数据/交通信息通道车载移动电话接收交通信息路由引导系统电子自动收费设备不停车自动收费系统停车引导和收费系统交通管理救援管理选择最佳路由的电子地图 Page ?6 货物运输公交运输安全措施集装箱管理系统危险品监视系统交通监控系统公交信息服务旅客服务系统驾驶监督辅助驾驶防止碰撞转运信息管理公交计费系统自动变速控制 Page ?7 模糊系统模糊逻辑是一种处理不确定性、非线性等问题的有力工具, 特别适用于表示模糊及定性知识, 与人类思维的某些特征相一致, 故嵌入到推理技术中具有良好效果。模糊控制能有效处理模糊信息, 但是产生的规则比较粗糙, 没有自学****能力。遗传算法遗传学通过运用仿生原理实现了在解空间的快速搜索, 广泛用于解决大规模组合优化问题。在解决实时交通控制系统中的模型及计算问题时, 可以通过遗传算法进行全局搜索和确定公共周期, 也可以利用遗传算法来解面控系统中各交叉路口信号控制方案的最优协作问题, 有效避免可能由此引起的交通方案组合爆炸后果。神经网络人工神经网络擅长于解决非线性数学模型问题, 并具有自适应、自组织和学****功能, 广泛应用于模式识别、数据分析与处理等方面, 其显著特点是具有学****功能。 Page ?8 智能交通系统是由若干道路元素组成, 从而共同完成系统最终目标这一特点,目前提出的基于 Agent 的智能交通系统模型的构建思路是将整个系统看作是一种典型的、大规模和粗粒度的 Agent 系统, 将交通系统中各组成元素如车辆、交通灯和路段等用 Agent 建模, 这些基本交通元素 Agent 都有自己的行为目的和准则 , 并互相影响和互相作用, 从而共同完成对整个实际交通系的模拟, 并在此基础上对交通信号进行控制, 实现系统优化。基于 Agent 的智能交通控制系统的首要任务是将交通控制系统的各功能模块转化成有独立功能的 Agent, 并根据各个 Agent 所完成的功能不同, 分别建立各个 Agent 的功能结构, 然后让这些 Agent 之间进行交互和协调, 共同完成系统任务。注: Agent 技术来源于分布式人工智能 DAI 领域,也有人将其翻为智能主体或智能体。 Page ?9 五 Agent 是一个具有控制问题求解机理的计算单元,它可以指一个机器人、一个专家系统、一个过程、一个模式或求解单元。 Agent 既能完成各自的局部问题求解, 又能通过协作求解全局问题, Agent 相互协作产生不同的行为, 适应不断变化的环境。每个 Agent 根据当前的状态决定自己的行为, 协作解决当前的全局任务。 Agent 三个特性: ( 1) 自主性。它是指 Agent 具有自己的目标模式, 并由目标引导自己的行为, 这种行为不是简单的反应行为 , 而是具有主动性, 能达到单个 Agent 最优。车辆 Agent 的基本目标是行车时间最短, 它基于自己的知识库和复杂的决策判断能力, 在行驶之前确定出自己的选择路径。( 2) 适应性。它是指适应环境, 具有从经验中学****的能力, 以实现在变化的环境中改善自己。 Agent 在接受任务、完成任务的过程中不断地更新自己的知识库, 使自己的行为计划与实际目标的偏差不断减小。( 3) 合作性和协调性。车辆 Agent 和主控中心 Agent 之间进行协调已达到个体用户和系统用户的较优, 同时达到它们各自的目标; 路段 Agent 不断地与车辆